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La música y la producción de textos narrativos

2023· article· es· W4388577782 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueInnovando En La U · 2023
Typearticle
Languagees
FieldComputer Science
TopicEducational Technology in Learning
Canadian institutionsMusée de la Civilisation
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Los textos escritos a lo largo del tiempo han sido sinónimo de complejidad para la mayoríá de individuos y más aún en el proceso que se requiere para su producción. Aunque existen modelos establecidos por diferentes teóricos para llevar a cabo la redacción de textos, pocas veces se ha demostrado el interés por implementar agentes motivantes que lo guıé n y faciliten. El objetivo de la investigación fue utilizar la música como herramienta pedagógica para la producción de textos narrativos, con el fin de fortalecer la competencia comunicativa. Además, la investigación que se llevó́ a cabo, es de tipo cualitativo con un diseñó de investigación acción educativa, que permite diseñar y aplicar una herramienta pedagógica como la música para la producción de textos narrativos en estudiantes de grado séptimo de los colegios Luis Carlos Galán de Vado Real, Escuela Industrial de Oiba y el Instituto Técnico Carlos Ardila García. Una vez evaluados los resultados obtenidos en cuanto a producción textual, teniendo en cuenta los componentes semántico, pragmático y sintáctico se pudo evidenciar que los estudiantes de los tres colegios presentaron un desempeño superior, una vez implementada la música como herramienta pedagógica, concluyendo la eficiencia de la estrategia para este tipo de procesos comunicativos

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.857
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.003
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.014
GPT teacher head0.325
Teacher spread0.311 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it